01  工業4.0的發展歷程

 

迄今為止，人類歷史上一共經歷了四次工業革命：

•18世紀60年代，以詹姆斯·瓦特發明的蒸汽機為動力代替手工勞動，拉開了第一次工業革命的帷幕；

•19世紀中期，人類進入了電氣時代，亨利·福特首次使用流水線進行大批量生產，這標志著第二次工業革命的開始。發電機的問世，使得電成為取代蒸汽機為動力的新能源，又一次大大提高了生產力水平；

•20世紀70年代，電子計算機及IT的普及，帶動工業自動化生產，引發了第三次工業革命；

•當今，信息物理系統（CPS）帶動的第四次工業革命。在新一波的工業革命浪潮中，IT將對生產流程產生更加重要的作用，推動我們邁向智能時代，實現工業轉型；

在第四次工業化進程中，采用最新技術理念和創新成果的智能工廠將日益普及。工廠使用的智能設備越來越多，這些設備產生的信息量也在與日俱增，相比過去，企業現在不僅能更深入、更透徹地了解車間的實際運作情況，還能作出更及時、更明智的決策。物聯網是一個由智能系統、產品和機器組成的網絡，能夠更加獨立自主地交換信息和制定決策。借助物聯網，企業能提高車間的生產效率和靈活性，并最終提升現代工廠的自動化水平。

生產高度個性化產品是大勢所趨，這也是工業4.0的一個重點關注領域。因此，企業制定的生產戰略必須能夠以極具吸引力的價格，打造高效率、高質量和高產出率的個性化產品（簡稱“大規模定制”）。企業生產線必須能夠根據每位客戶訂購的具體產品，調整生產流程。同時，所有相關系統必須完全集成；否則，產品交付時間會大大延長，數據不一致造成的錯誤率也將大幅度提高。

 

 

02   什么是工業4.0？工業4.0的關鍵要素有哪些？

 

 

2023年國資委印發《關于中央企業在建設世界一流企業中加強供應鏈管理的指導意見》中明確了供應鏈管理的重要性。

 

近幾年國資委加強央企的采購及供應鏈的管理對標工作，在采購管理組織與體系、采購管理流程與運營、供應商管理、數字化及大數據應用等四個維度提出具體的指標要求：

 

1   工業4.0是什么？

工業4.0是指利用新數字技術收集和分析機器和業務系統的數據，提高流程的速度、靈活性和效率，以更低的成本生產更優質的個性化產品，實現工業轉型。這種轉型將提高資源的生產力和效率，提升企業的敏捷性和響應能力，加快產品上市速度，并支持根據客戶需求進行定制。

具體而言，工業4.0是指利用信息和通信技術實現工業機器和流程的智能聯網。繼互聯網革命和云革命后出現的技術創新推動了工廠、車間和倉庫工業生產環境的數字化。這些技術創新包括：接入物聯網的設備、機器對機器通信、分布式計算、新的邊緣技術和云技術（如容器技術、微服務和事件驅動架構）、時序和大數據湖、機器學習和人工智能、全新的移動用戶體驗（如助力打造數字化員工的增強現實和虛擬現實技術）、自主系統和無人駕駛汽車，以及協作機器人和工業機器人。

大部分大型企業和許多中型企業都已經開始進行用例試點，評估工業4.0的業務價值。那些大規模成功部署工業4.0的企業重點關注的是業務價值，而非技術。他們大力鼓勵和培訓員工使用新技術，并積極采用集成式IT架構和自動化技術堆棧。此外，他們還采用由數據驅動的流程（而非事務性流程）管理企業。

 

2   工業4.0的關鍵要素

兩大關鍵因素使工業4.0成為可能：

物聯網：智能驅動器和傳感器數量激增，且日益普及，它們能夠嵌入或附加至任何事物，并通過單一協議實現互聯，傳感器和微型芯片幾乎能夠添加至所有產品，包括工具、機器、車輛、建筑，甚至原材料等，這樣，產品就具備了“智能”特性。通過將IT與機器、生產設施、倉庫系統等所有生產層面進行緊密集成，這些物聯網技術能夠將現實世界和數字世界融為一體。

移動互聯計算：以更便捷、經濟實惠的方式存儲數據、傳輸信息。

隨著電信網絡的日益普及和網速的不斷提升，通過電信網絡上傳輸數據的成本越來越低。同時，借助大數據技術平臺，人們能夠實時存儲和駕馭大數據。這一切都有助于人們隨時隨地上傳說明和信息至任意設備，或從任意設備下載說明和信息。

工業4.0的其它關鍵推動因素包括：

•機器對機器（M2M,Machine-to-Machine）技術：支持設備自適應和自動調整

•大數據與AI技術：使得設備預測性分析成為可能，便于理解和推斷

 

03     制造企業的生產模式

 

制造企業根據批量生產的平均規模和每個工廠的變式數量，離散制造行業主要分為三大集群：

•按訂單設計生產：這種模式主要應用于造船、高端機械、航空等行業，根據小批量訂單或單個訂單進行生產，力求實現高效的小批量或單件生產。

•大批量定制生產：通常應用于汽車、農業設備和工業零部件制造行業。即使產品變式增加，該模式依然能保持高產量并做到品質如一。

•大批量生產：主要應用于消費型電子產品、商用設備和半導體芯片等行業。全自動化（“熄燈生產”）進一步提高了這種模式的生產力，但產品組合的變化對靈活性和生產線適應性提出了更高的要求。

在流程制造行業，小批量生產變為大批量生產，每個工廠的變式數量則變為不同配方的數量。

•對于按訂單的特制品生產，多產品共線生產廠房設施的利用率最為重要。通過采用新技術，企業可以根據個性化需求定制產品，但需要高效利用生產設備。

•在以批處理為導向的批量生產行業，如精細化工、造紙、金屬、建材、食品和制藥行業，越來越多的企業將高產量目標與合規、監管和可追溯性要求結合起來。

•對于大宗商品，如石化產品、散裝化學品和礦石，為了提高連續生產下的全球資產效率，企業希望實現進一步優化。

 

 

04    未來智能制造藍圖

 

制造業的未來和現在一樣，未來的生產設施也會因行業、生產流程、本地化和勞動力成本不同而有所差異。但不管怎樣，工業4.0將徹底變革制造行業。工業4.0將幫助制造商提高生產力和資產效率，同時交付大量高品質、定制化且個性化的產品變式或產品批次。

這種進步將通過變革生產設備來實現。在生產設施中，物流流程將實現數字化，由智能化和自主化程度更高的機器人和運輸車來執行。生產機械也將高度自主化，機器人將執行日益復雜的任務。在一些超大型設施中，利用無人機等對設備和流程進行遠程監控將成為常態。在離散制造行業，工廠將靈活地混合利用機器人和員工、增材制造和減材制造、復合材料和金屬材料，以及數字化流程和模擬流程等。傳統裝配線將被采用模塊化生產設備（如柔性機器人和固定裝置、柔性存儲工具）或柔性生產流程（如3D打印）的柔性制造島所取代。機器視覺技術將被用于自動檢測質量問題、對庫存進行分類和控制流程等。

人們在生產過程中的工作方式也將改變。智能眼鏡（或類似設備）和增強現實技術將在復雜的組裝作業或危險的工作環境中發揮越來越重要的作用，比如，引導員工完成工作流程，或配合計算機視覺技術，提醒員工存在錯誤或安全隱患等。可穿戴設備將用于檢測危險情況（如疲勞或意外事故風險），為員工提供保護并在發生事故時自動請求幫助。更完善的可穿戴解決方案（如外骨骼機器人）還可以為員工提供支持，提高員工的工作績效。當然，制造業員工的技能要求也將隨之發生改變，這就需要制造商實施重大的企業文化變革。

生產IT將發揮更重要的作用，通過利用數字化方式編排生產流程，進一步提高自動化水平和生產效率。在工廠中3D生產模擬將成為支持柔性模塊化系統的關鍵，能夠與生產設備進行更廣泛通信的工件將推動物流流程的優化。在生產設施中，邊緣計算將極大地確保關鍵執行功能的可靠性和高效的數據處理。企業將更多地采用分析平臺，輕松利用工業物聯網生成的異構或非結構化數據集來支持預測性維護等高級分析場景，以優化資產利用率。

然而，數字化程度的提升和工業物聯網的使用也帶來了新的威脅。為防止黑客關閉工廠和濫用關鍵資產，企業越來越需要采用最高標準的網絡安全基礎設施，甚至可能需要利用區塊鏈技術和防篡改分類賬來確保工業物聯網場景的安全性。

制造業軟件棧的發展歷程傳統的制造業軟件棧采用ISA-95標準，將工廠級的生產運營管理層與ERP等企業系統和PLC、SCADA等車間控制系統互聯。隨著越來越多的制造企業部署工業4.0技術，這種傳統的制造業軟件棧發生了重大變化，從事務性生產執行轉向了由數據驅動的業務流程執行和優化。

受技術趨勢和采購決策的影響，傳統的ISA-95制造業堆棧逐漸演變為包含以下四大關鍵驅動因素的數字化制造平臺。

•工廠、車間和倉庫中的所有傳感器、設備、機器和其他裝備將實現互聯。這不僅包括傳統的控制器，還包括各種網關、互聯網協議連接、移動(5G)工業網絡以及一些短程技術和廣域技術。

數據驅動的優化需要借助完備的數據基礎架構來采集、處理、存儲、分析和分發海量運營數據。邊緣解決方案和云解決方案將與傳統的信息管理解決方案共生共存。但是，大多數情況下，運營人員仍將保留數據的存取和分發權（即數據主權和治理）。

•根據延遲度、相關性和時間范圍，處理工業數據的智能算法和應用將在靠近數據的地方執行。很多解決方案都將分布于云端和邊緣端之間，例如，在云端學習，在邊緣端執行算法。借助邊緣計算，企業可以在生產地點執行云托管的應用模塊，從而確保業務關鍵型功能的可靠性和低延遲。

•盡管傳統的制造業軟件棧在計劃層面（如生產訂單、運輸訂單或維護訂單）實現了集成，但現代制造平臺不僅能夠縱向集成，還能在不同領域之間實現橫向集成，例如，自動導引車與生產線和倉儲系統之間的交互聯動、影響生產調度的內聯流程控制等。

 

 

05   工業4.0解決方案

制造企業面臨著諸多挑戰，他們不僅要降低成本，提高生產力、產品質量和資產利用率，還要交付更高水平的服務，滿足不斷變化的客戶需求。通過運行自動化的流程，實現數字化運營，并充分利用關于車間運營情況的詳細信息，企業能夠持續優化和交付期望的業務成果。憑借這樣的數字化架構，企業將能夠順利啟動工業4.0轉型項目，擴大業務，甚至開發新的業務模式。轉型項目不僅能讓制造工廠受益，還將惠及相鄰的業務線。企業要想從大批量生產轉向小批量生產或單件生產，他們不僅要在工廠層面實施變革，還要在產品設計、銷售、計劃、物流、采購和交付等環節開展全方位的變革。

 

工業4.0的一個重要概念是數字雙胞胎，其基本功能包括捕獲特定資產或系統特征的數字化表示，覆蓋設計、制造和運維環節。僅這一項功能就能創造巨大價值，因為操作手冊、圖表、維護說明和記錄、性能記錄和故障模式等均可在網絡中近乎實時地維護和更新，消除了手動操作帶來的錯誤。借助這些數據，企業可以基于歷史數據預測未來狀況；通過調整變量來改變行為或性能；通過調整多個變量來模擬可能的結果，確保在操作實物之前確定最佳的方案。

 

驅動工業4.0的主題圖

 

工業4.0由四大主題驅動，這四個主題分別為企業提供獨特的價值（見上圖）。

一是智能產品完全按照客戶需求來生產和配置；

二是智能資產與所有流程互聯，并實施動態維護；三是智能工廠利用數據和智能盡可能實現自主運行，大規模交付定制產品；四是被賦能的員工擁有必要的工具和信息來出色地完成工作。

1、智能產品

智能產品比傳統產品更復雜，而且通常富有個性化。不管是在不同的業務線使用這類產品，還是充分利用這類產品的先進功能，都需要特定的IT能力。

在全面集成的制造工程流程方面，典型的工業4.0用例包括：

信息數據同步互聯：通常，將信息從工程設計流程移交到制造流程需要很長時間，并且包含大量容易出錯的手動步驟。而且，在將后期工程變更引入制造流程方面，企業一般都沒有標準的程序。

如果產品工程師更換、添加或刪除了任何組件，系統將找出制造BOM和工藝路線中需要更改的組件，并以3D形式顯示出來。      

工程變更影響：如今，了解工程變更或銷售訂單配置變更的業務影響是一個非常繁瑣的過程。從設計部門獲悉工程變更信息或者透過銷售訂單配置預見將發生的工程變更后，制造解決方案能智能地識別出系統內受影響的對象（制造BOM、工藝路線、生產訂單、采購訂單、庫存等），并列明需要應用這些變更的地方。

例如，如果工程部門需要將特殊組件“A1”替換為組件“A2”，系統不僅可以識別與制造相關的主數據和訂單，還能顯示是否有專門的“A1”采購訂單。這樣，企業就可以提前通知相關采購人員，以避免不必要的庫存補貨工作。

 

2、智能資產

如今，在許多企業中，數據的收集和處理都是由多個孤立的系統執行，企業并不了解實際的資產健康狀況。這就導致企業面臨許多原本可以避免的停機和效率低下問題。比如，維護活動常常與制造流程脫節，致使產能得不到充分利用，高優先級訂單錯過時機。

在智能的利用資產方面，典型的工業4.0用例包括：

啟用任何OEM的設備，將其與業務流程和業務網絡互聯。啟用設備通常是一項費時費力的工作。智能資產包括構建資產的數字雙胞胎、建立連接，以及允許在生產流程和業務網絡中攝取數據和使用這些資產。

利用數字雙胞胎監控資產狀況和實施規范性維護。對很多企業來說，資產維護是一項巨大的開支。特別是在資產密集型行業，企業的目標就是提高資產運行績效和降低成本。從被動資產管理轉向由數據驅動的資產管理可以幫助制造企業實現這一目標。例如，維護工作將由接入物聯網的資產直接驅動，并通過預測算法來預防故障。借助集中的資產數據基礎，為資產智能網絡和數字制造解決方案以及工程和物流解決方案提供了通用的數據資源庫。為了優化分析結果，采用機器學習算法來處理物聯網資產傳感器收集的時間序列數據。此外，還構建資產的高保真數字雙胞胎模型，并利用數學模型（如結構動力學、熱力學和流體動力學）模擬行為。

3、智能工廠

智能工廠靈活且適應性強，能夠支持不同的生產場景。此外，智能工廠還富有彈性，能夠應對各種生產規模，輕松支持新的制造技術（如增材制造）。智能工廠在實施制造運營管理方面，充分利用預測性和規范性功能、實時數據、與工程和ERP系統的反饋環路，以及網絡功能來實現設計協作。

典型的工業4.0用例如下：實現敏捷制造，交付個性化產品（單件生產）。如今，消費者希望產品能夠根據他們的需求和期望定制。為此，企業必須實施重大變革，從而確保從工程到制造（包括倉儲和交付），企業能夠以與大規模生產相同的質量和成本，交付高度可配置的復雜產品。所有解決方案都與機器和操作者互聯，以確保產品按訂單生產。所有數據將全部被收集起來，以確保在需要時提供完整的產品歷史信息。只有通過這種端到端的集成式系統，制造商才能以低成本滿足客戶期望。

通過自動化生產供應和執行，實現透明的生產和物流運營，包括在制品。若要以最小的庫存和空間提高生產量，確保原料準備、在制品運輸和成品存放工作順利進行至關重要。原料準備、在制品運輸請求以及成品存放工作都由機器和傳感器自動觸發，或者由工作人員手動執行。

實施數據驅動的智能質量控制。為了提高質量，產品制造商采用了六西格瑪、8D和FMEA等結構化方法。因此，產品將在流程鏈的各個環節接受嚴格檢驗。解決方案需要能夠為企業提供必要的質量管理功能，幫助他們定義和執行質量檢查并分析各項質量KPI。在執行根本原因分析時，了解可能影響產品質量的相關參數（比如溫度、震動或濕度）至關重要。傳感器數據必須結合業務信息來識別質量相關的模式。將AI方法引入到價值鏈和生產流程中，以持續識別問題模式并提升產品質量。數字化制造云解決方案提供預測性質量管理功能，通過這項功能，企業可以了解質量相關的模式，然后在生產階段持續檢查這些模式，盡早發現不合格項。

4、被賦能的員工

盡管自動化水平會進一步提高，但工廠員工仍將繼續發揮重要作用。操作人員將處理那些無法實現自動化的更復雜的任務，而這些任務通常都與決策有關。IT解決方案需要為員工提供定制的信息或建議，為他們提供更多支持。

在智能IT系統賦能員工方面，典型的工業4.0案例包括：

提供實時決策支持，幫助近乎實時地管理意外事件。在工業4.0時代，工作環境將發生變化。比如，自動化程度提高，操作人員和監管人員必須處理更復雜的任務。面對一些不可預見的情況，他們需要近乎實時地即席決策。

如果組件質量不達標，則必須在不影響最關鍵的客戶訂單的情況下改變生產順序，當機器突然故障時，也是如此。借助數字化制造云，監管人員可以隨時了解車間的當前狀況，并在出現意外變化時快速反應。使用AI來幫助操作人員和監管人員全面考慮各種方案，加快決策速度。通過訪問企業業務數據，并結合來自傳感器、資產和產品的實時數據（如使用數據），操作人員可以減少延遲，更快速地作出響應和發現問題源頭。

保障員工安全，避免事故。保護員工安全至關重要。通過整合物聯網監控、地理圍欄、實時分析技術，智能環境、健康與安全系統能夠實時提醒和引導工作人員避開工作場所中的危險區域和任務，進而避免發生事故。可穿戴設備可以幫助員工了解各種情形。增強視圖成為員工了解環境信息的新方式。監管人員能夠實時了解員工所處的位置和健康狀況，以及他們周圍的環境。一旦員工需要幫助或指引，他們可以及時作出響應。

 

06   工業4.0的價值

工業4.0在改善企業的業務運營包括：

•在產品中嵌入物聯網功能，提升產品質量和創造附加價值

制造商能夠在產品或組件中嵌入傳感器和智能功能，獲取附加價值。例如，一家制造商生產維修車間用的液壓升降機。通過在液壓升降機中嵌入物聯網功能，該制造商生產的機器能夠追蹤使用情況、技術服務人員的活動，進而可分析維修車間的生產效率等，這樣，液壓升降機就創造了更高的價值，而不僅僅是完成升降操作。另一個例子是：借助物聯網，制造商能夠縮短故障組件從發現到維修之間的時間間隔。要知道，這一時間間隔越長，解決故障所花的成本就越高。目前，大多數汽車制造商在車輛下線時，需要執行大量手動測試來檢測汽車零部件的故障。但通過利用嵌入式傳感器，汽車零部件能夠在車輛下線之前，感知甚至預測其自身的故障，并將信息傳送給質量控制團隊，這樣，手動檢測故障的問題也就迎刃而解。

•提升企業及其生態系統的制造績效

預測性維護就是這樣一個例子。企業在車間設備中使用傳感器，所以設備能夠發現緊急故障或潛在趨勢。傳感器將故障信息自動發送至工廠服務部門，引起技術服務人員的特別關注。根據這些信息，服務技術人員能夠了解問題的性質和解決故障所需的備件。同時，他們還能借助智能眼鏡或者移動設備，虛擬訪問服務。這樣，制造商就能盡可能避免故障和生產停機的情況，并提高機器的生產效率和技術服務人員的工作效率。

另一個例子是制造商利用工業4.0開展智能物流。借助可進行被動或主動通信的嵌入式傳感器，企業能夠更深入地了解面向部件、組件和模塊的所有擴展價值鏈信息。不論部件、組件或模塊是在世界各地的運輸途中，儲存于現場庫存中，還是位于工廠車間內，企業都可以掌握它們的情況。企業能夠將這些位置和動態信息與材料需求計劃系統、制造執行系統等集成一體，從而優化供應鏈。

再舉一個例子：根據特定訂單的特定需求，裝配線上的模塊或組件能夠自動前往相應的工位，與下一組組件進行裝配。這種情況有時被稱為“批量定制”或“大規模定制”。

•開發全新的業務模式

借助物聯網技術，企業可進行業務轉型，甚至開發新的贏利點。例如，倍耐力利用工業4.0徹底改變了業務模式。這家全球輪胎生產商在輪胎中嵌入了智能傳感器，收集使用數據，例如車輛的行駛里程、輪胎更換的時間，以及輪胎承受的溫度與震動。通過捕捉和整合這些數據，倍耐力能夠進一步了解駕駛員的駕駛模式、輪胎磨損等信息，從而開發更好的輪胎。當客戶提出保修索賠時，倍耐力也可以利用這些數據。更重要的是，倍耐力能夠向保險公司或者任何汽車制造商分享或者出售這些數據，幫助他們了解輪胎與車輛性能及壽命之間的關系。

 

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